「SQL面试题库」 No_118 消费者下单频率

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了「SQL面试题库」 No_118 消费者下单频率。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

🍅 1、专栏介绍

「SQL面试题库」是由 不是西红柿 发起,全员免费参与的SQL学习活动。我每天发布1道SQL面试真题,从简单到困难,涵盖所有SQL知识点,我敢保证只要做完这100道题,不仅能轻松搞定面试,代码能力和工作效率也会有明显提升。

1.1 活动流程

  1. 整理题目:西红柿每天无论刮风下雨,保证在8am 前,更新一道新鲜SQL面试真题。
  2. 粉丝打卡:粉丝们可在评论区写上解题思路,或者直接完成SQL代码,有困难的小伙伴不要着急,先看别人是怎么解题的,边看边学,不懂就问我。
  3. 交流讨论:为了方便交流讨论,可进入 数据仓库
  4. 活动奖励:我每天都会看评论区和群里的内容,对于积极学习和热心解答问题的小伙伴,红包鼓励,以营造更好的学习氛围。

1.2 你的收获

  1. 增强自信,搞定面试:在求职中,SQL是经常遇到的技能点,而这些题目也多数是真实的面试题,刷题可以让我们更好地备战面试,增强自信,提升自己的核心竞争力。

  2. 巩固SQL语法,高效搞定工作:通过不断练习,能够熟悉SQL的语法和常用函数,掌握SQL核心知识点,提高SQL编写能力。代码能力提升了,工作效率自然高了。

  3. 提高数据处理能力、锻炼思维能力:SQL是数据处理的核心工具,通过刷题可以让我们更好地理解数据处理的过程,提高数据分析的效率。SQL题目的难度不一,需要在一定时间内解决问题,培养了我们对问题的思考能力、解决问题的能力和对时间的把控能力等。

🍅 2、今日真题

题目介绍: 消费者下单频率 customer-order-frequency

难度简单

SQL架构

表:

Customers
+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| customer_id   | int     |
| name          | varchar |
| country       | varchar |
+---------------+---------+
customer_id 是该表主键.
该表包含公司消费者的信息.

表:

Product
+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| product_id    | int     |
| description   | varchar |
| price         | int     |
+---------------+---------+
product_id 是该表主键.
该表包含公司产品的信息.
price 是本产品的花销.

表:

Orders
+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| order_id      | int     |
| customer_id   | int     |
| product_id    | int     |
| order_date    | date    |
| quantity      | int     |
+---------------+---------+
order_id 是该表主键.
该表包含消费者下单的信息.
customer_id 是买了数量为"quantity", id为"product_id"产品的消费者的 id.
Order_date 是订单发货的日期, 格式为('YYYY-MM-DD').

写一个 SQL 语句, 报告消费者的 id 和名字, 其中消费者在 2020 年 6 月和 7 月, 每月至少花费了$100.

结果表无顺序要求.

查询结果格式如下例所示.

``` Customers +--------------+-----------+-------------+ | customer_id | name | country | +--------------+-----------+-------------+ | 1 | Winston | USA | | 2 | Jonathan | Peru | | 3 | Moustafa | Egypt | +--------------+-----------+-------------+

Product +--------------+-------------+-------------+ | product_id | description | price | +--------------+-------------+-------------+ | 10 | LC Phone | 300 | | 20 | LC T-Shirt | 10 | | 30 | LC Book | 45 | | 40 | LC Keychain | 2 | +--------------+-------------+-------------+

Orders +--------------+-------------+-------------+-------------+-----------+ | order_id | customer_id | product_id | order_date | quantity | +--------------+-------------+-------------+-------------+-----------+ | 1 | 1 | 10 | 2020-06-10 | 1 | | 2 | 1 | 20 | 2020-07-01 | 1 | | 3 | 1 | 30 | 2020-07-08 | 2 | | 4 | 2 | 10 | 2020-06-15 | 2 | | 5 | 2 | 40 | 2020-07-01 | 10 | | 6 | 3 | 20 | 2020-06-24 | 2 | | 7 | 3 | 30 | 2020-06-25 | 2 | | 9 | 3 | 30 | 2020-05-08 | 3 | +--------------+-------------+-------------+-------------+-----------+

Result 表: +--------------+------------+ | customer_id | name |
+--------------+------------+ | 1 | Winston | +--------------+------------+ Winston 在2020年6月花费了$300(300 * 1), 在7月花费了$100(10 * 1 + 45 * 2). Jonathan 在2020年6月花费了$600(300 * 2), 在7月花费了$20(2 * 10). Moustafa 在2020年6月花费了$110 (10 * 2 + 45 * 2), 在7月花费了$0. ```文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-536387.html

sql
select customer_id,name
from Customers
where customer_id in
(select customer_id
    from
        (select customer_id, month(order_date) as month , sum(quantity*price) as total
        from Orders o left join Product p on o.product_id = p.product_id
        where month(order_date) = 6 or month(order_date)=7
        group by customer_id,month(order_date)
        ) as t1
    where total >=100
    group by customer_id
    having count(*)>=2
)
  • 已经有灵感了?在评论区写下你的思路吧!

到了这里,关于「SQL面试题库」 No_118 消费者下单频率的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Kafka3.0.0版本——消费者(消费者组详细消费流程图解及消费者重要参数)

    创建一个消费者网络连接客户端,主要用于与kafka集群进行交互,如下图所示: 调用sendFetches发送消费请求,如下图所示: (1)、Fetch.min.bytes每批次最小抓取大小,默认1字节 (2)、fetch.max.wait.ms一批数据最小值未达到的超时时间,默认500ms (3)、Fetch.max.bytes每批次最大抓取大小,默

    2024年02月09日
    浏览(20)
  • 10、Kafka ------ 消费者组 和 消费者实例,分区 和 消费者实例 之间的分配策略

    形象来说:你可以把主题内的多个分区当成多个子任务、多个子任务组成项目,每个消费者实例就相当于一个员工,假如你们 team 包含2个员工。 同理: 同一主题下,每个分区最多只会分给同一个组内的一个消费者实例 消费者以组的名义来订阅主题,前面的 kafka-console-consu

    2024年01月19日
    浏览(23)
  • 消息中间件之八股面试回答篇:一、问题概览+MQ的应用场景+RabbitMQ如何保证消息不丢失(生产者确认机制、持久化、消费者确认机制)+回答模板

    目前主流的消息队列技术(MQ技术)分为RabbitMQ和Kafka,其中深蓝色为只要是MQ,一般都会问到的问题。浅蓝色是针对RabbitMQ的特性的问题。蓝紫色为针对Kafka的特性的问题。 MQ主要提供的功能为:异步 解耦 削峰 。 展开来讲就是 异步发送(验证码、短信、邮件…) MYSQL和Redi

    2024年01月24日
    浏览(29)
  • 13、Kafka ------ kafka 消费者API用法(消费者消费消息代码演示)

    消费者API的核心类是 KafkaConsumer,它提供了如下常用方法: 下面这些方法都体现了Kafka是一个数据流平台,消费者通过这些方法可以从分区的任意位置、重新开始读取数据。 根据KafkaConsumer不难看出,使用消费者API拉取消息很简单,基本只要几步: 1、创建KafkaConsumer对象,创建

    2024年04月11日
    浏览(23)
  • Kafka3.0.0版本——消费者(消费者组原理)

    1.1、消费者组概述 Consumer Group(CG):消费者组,由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件,是所有消费者的groupid相同。 注意: (1)、消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据,一个分区只能由一个组内消费者消费。 (2)、消费者组之间互不影响。所有的消费者

    2024年02月09日
    浏览(22)
  • kafka复习:(22)一个分区只能被消费者组中的一个消费者消费吗?

    默认情况下,一个分区只能被消费者组中的一个消费者消费。但可以自定义PartitionAssignor来打破这个限制。 一、自定义PartitionAssignor. 二、定义两个消费者,给其配置上述PartitionAssignor. 在kafka创建只有一个分区的topic : study2023 创建一个生产者往study2023这个 topic发送消息: 分别

    2024年02月10日
    浏览(17)
  • 分布式 - 消息队列Kafka:Kafka消费者和消费者组

    1. Kafka 消费者是什么? 消费者负责订阅Kafka中的主题,并且从订阅的主题上拉取消息。与其他一些消息中间件不同的是:在Kafka的消费理念中还有一层消费组的概念,每个消费者都有一个对应的消费组。当消息发布到主题后,只会被投递给订阅它的每个消费组中的一个消费者

    2024年02月13日
    浏览(24)
  • 【Kafka】【十七】消费者poll消息的细节与消费者心跳配置

    默认情况下,消费者⼀次会poll500条消息。 代码中设置了⻓轮询的时间是1000毫秒 意味着: 如果⼀次poll到500条,就直接执⾏for循环 如果这⼀次没有poll到500条。且时间在1秒内,那么⻓轮询继续poll,要么到500条,要么到1s 如果多次poll都没达到500条,且1秒时间到了,那么直接执

    2024年02月09日
    浏览(21)
  • kafka配置多个消费者groupid kafka多个消费者消费同一个partition(java)

    kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台。kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 kafka中partition类似数据库中的分表数据,可以起到水平扩展数据的目的,比如有a,b,c,d,e,f 6个数据,某个topic有两个partition,一

    2024年01月22日
    浏览(38)
  • Kafka3.0.0版本——消费者(消费者总体工作流程图解)

    角色划分:生产者、zookeeper、kafka集群、消费者、消费者组。如下图所示: 生产者发送消息给leader,followerr主动从leader同步数据,一个消费者可以消费某一个分区数据或者一个消费者可以消费多个分区数据。如下图所示: 每个分区的数据只能由消费者组中一个消费者消费。如下

    2024年02月09日
    浏览(26)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包